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AlphaFold2（以下简称AF2），是由DeepMind公司开发的一种深度学习方法，AF2基于给定的 酸序列来预测其空间三维结构，并具有极高的精度，是蛋白质结构预测领域的重大突破1,2。深度学习方法是一种数据驱动的方法，因此蛋白质结构域的完整空间信息以及PDB数据库的丰富序列，是AF2能够预测高精度预测蛋白质结构的关键因素3。考虑到蛋白质内结构域之间的相互作用与蛋白质复合物间的相互作用在物理层面没有区别，因此AF2理论上可以预测蛋白质间是否能相互作用形成复合物。年，DeepMind公司基于AF2推出了AF-Multimer，AF-Multimer将 酸序列以pairedMSA(multiplesequencealignments)为输入，来预测蛋白质复合物的结构4。而pairedMSA需要识别跨物种的直系同源序列，这在一些情况下是难以实现的。
年4月1日，来自美国亚特兰大系统生物学研究中心的JeffreySkolnick在NatureCommunication发表题为AF2
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